Instal·lacions Educatives
(Educational Facilities – Hourly Energy Dataset)
Propòsit del Dataset
Aquest dataset actua com a servei de dades base per als algoritmes orientats a impulsar la sostenibilitat i l'eficiència energètica en instal·lacions educatives, com escoles, instituts i centres de formació.
El dataset permet monitoritzar i analitzar el consum energètic associat a climatització, il·luminació i operació general dels edificis educatius, facilitant l'optimització d'horaris de funcionament, la detecció de malbarataments energètics i el suport a decisions de gestió energètica, tot això dins d'un entorn Compute-to-Data que preserva la sobirania de la dada.
Abast i Consideracions Tècniques
Per equilibrar eficiència operativa, privadesa i reutilització educativa, el dataset està dissenyat amb els següents criteris:
- Dades filtrades per un període temporal concret (dia, setmana o mes)
- Resolució horària
- Inclusió exclusiva dels camps energètics necessaris
- Possibilitat de generar vistes anonimitzades i agregades per a fins educatius
Aquest enfocament permet tant l'optimització operativa com l'ús pedagògic de les dades sense comprometre la privadesa.
Tipus de Dataset
- Dataset privat per a ús operatiu i algorítmic
- Vistes derivades anonimitzades potencialment publicables com a dades obertes
- No descarregable en la seva forma bruta
- Accessible únicament per algoritmes autoritzats
- Executat mitjançant Compute-to-Data sobre Empower-X
Els usuaris accedeixen només a resultats derivats o datasets anonimitzats.
Contingut del Dataset
El dataset conté dades energètiques per hora associades a punts de subministrament elèctrics que alimenten instal·lacions educatives.
Cada registre representa el comportament energètic d'un punt de subministrament (CUPS) en una hora concreta, sense incloure informació personal ni sensible.
Format del Dataset
El dataset segueix un format tabular fix, comú a la resta de datasets de l'ecosistema.
Estructura del Dataset
| Camp | Descripció |
|---|---|
cups_id | Identificador del punt de subministrament (anonimitzat si aplica) |
timestamp | Data i hora del registre (resolució horària) |
energy_consumed_kwh | Energia consumida en aquesta hora (kWh) |
energy_generated_kwh | Energia generada en aquesta hora (kWh, si existeix) |
energy_exported_kwh | Energia exportada a la xarxa en aquesta hora (kWh, si existeix) |
En la majoria d'instal·lacions educatives, els camps de generació i exportació poden ser nuls.
Què Representa Cada Camp
-
cups_id Identificador del punt de subministrament associat a una instal·lació educativa, anonimitzant la identitat del centre si és necessari.
-
timestamp Permet analitzar patrons horaris vinculats a activitat lectiva, ús d'instal·lacions i períodes no lectius.
-
energy_consumed_kwh Energia elèctrica consumida per climatització, il·luminació i equipament educatiu durant l'hora indicada.
-
energy_generated_kwh Energia generada localment (per exemple, instal·lacions fotovoltaiques educatives), quan aplica.
-
energy_exported_kwh Energia exportada a la xarxa, en cas d'existir generació local.
Relació amb els Algoritmes
Aquest dataset alimenta algoritmes orientats a:
- Optimització d'horaris de funcionament
- Detecció de consums inefficientes o anòmals
- Anàlisi comparativa entre centres educatius
- Seguiment d'objectius de sostenibilitat
- Generació de datasets educatius anonimitzats
- Suport a projectes formatius en eficiència energètica i STEM
Els algoritmes accedeixen únicament als camps necessaris per a cada anàlisi.
Seguretat, Governança i Auditoria
- Les dades no abandonen l'entorn segur
- No es permet la descàrrega del dataset brut
- Accessos regulats mitjançant polítiques de governança
- Possibilitat de publicar datasets derivats i anonimitzats
- Execucions i usos auditables
Aquest enfocament protegeix la privadesa institucional i habilita la reutilització educativa responsable.
Resum
El dataset d'instal·lacions educatives proporciona una vista horària, segura i governada del consum energètic en escoles i centres de formació. Dissenyat com un servei de dades privat per a Compute-to-Data, permet optimitzar l'eficiència energètica, detectar malbarataments i donar suport a la presa de decisions operatives, alhora que habilita la creació de datasets anonimitzats per a projectes educatius reals, fomentant la consciència ambiental i l'aprenentatge STEM sense comprometre la confidencialitat.